系统性炎症标志物在癌症幸存者预后预测中的价值：一项基于美国全国人群的研究

本研究针对癌症幸存者预后预测的临床需求，通过分析美国国家健康与营养调查(NHANES)1999-2019年数据，首次在人群层面验证了中性粒细胞-淋巴细胞比值(NLR)、淋巴细胞-单核细胞比值(LMR)和系统性炎症反应指数(SIRI)对癌症幸存者全因死亡率(ACM)、心血管死亡率(CAM)和恶性肿瘤死亡率(MTM)的预测价值。研究发现NLR和SIRI与不良预后呈正相关，LMR则显示保护性关联，为临床提供了简便可靠的预后评估工具。

　　

癌症已成为全球重大公共卫生问题，尽管治疗技术进步提高了生存率，但癌症幸存者仍面临复发、并发症和生存质量下降等挑战。传统预后指标如基因检测成本高且操作复杂，亟需开发简便、经济的替代方案。近年研究发现，系统性炎症在癌症进展中起关键作用，中性粒细胞-淋巴细胞比值(NLR)、淋巴细胞-单核细胞比值(LMR)等血液指标可能反映肿瘤微环境状态，但其在癌症幸存者群体中的预测价值尚缺乏大规模验证。

中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院内镜科的研究团队利用美国国家健康与营养调查(NHANES)1999-2019年数据，纳入3436名癌症幸存者，通过关联国家死亡索引记录，首次在人群层面系统评估了NLR、LMR和SIRI对预后的预测效能。该研究发表于《Discover Oncology》，为癌症幸存者的长期管理提供了重要循证依据。

研究采用多中心队列设计，主要技术方法包括：1) 从NHANES数据库提取癌症幸存者的临床数据和血液指标；2) 计算NLR(中性粒细胞计数/淋巴细胞计数)、LMR(淋巴细胞计数/单核细胞计数)和SIRI(中性粒细胞计数×单核细胞计数)；3) 通过加权Cox回归模型分析炎症标志物与死亡率关联；4) 使用限制性立方样条曲线探索非线性关系；5) 按年龄、BMI等分层进行亚组分析。

研究结果
3.1 基线特征
中位随访92个月期间，1187例死亡(364例MTM，320例CAM)。死亡组NLR(2.47 vs 2.07)和SIRI(1.41 vs 1.12)显著高于存活组，LMR(2.83 vs 3.60)显著降低(P<0.001)。

3.2 NLR与预后
完全调整后，NLR每增加1单位，ACM风险增加10%(HR=1.10, 95%CI 1.07-1.14)，Q4组风险比Q1组高44%。NLR与CAM也呈显著正相关(HR=1.11, 95%CI 1.04-1.18)。

3.3 LMR与预后
LMR显示保护性效应，每增加1单位ACM风险降低9%(HR=0.91, 95%CI 0.87-0.95)。非线性分析发现LMR>4.429时保护效应进入平台期。

3.4 SIRI与预后
SIRI每增加1单位ACM风险增加16%(HR=1.16, 95%CI 1.10-1.21)，Q4组风险比Q1组高44%。肥胖人群中SIRI预测效能更强(P_交互<0.05)。

3.5 诊断时间影响
亚组分析显示，癌症诊断时间(中位8年)不改变炎症标志物的预测价值(P_交互>0.05)，证实其预测稳定性。

该研究创新性地证实，常规血液检查指标NLR、LMR和SIRI可作为癌症幸存者预后的独立预测因子。其临床意义在于：1) 为资源有限地区提供经济便捷的预后评估方案；2) 肥胖人群SIRI的强化预测价值提示需针对性监测；3) LMR的非线性关系为临床阈值设定提供依据。研究局限性包括缺乏治疗信息、部分亚组样本量较小等。未来研究可探索这些标志物指导下的个体化干预策略，以改善癌症幸存者的长期预后。